清华大学清华大学多项成果获得2024年度中国电子学会科学技术奖

4月19日，2024年度中国电子学会科学技术奖颁奖大会在成都举行。清华大学牵头项目获得一等奖六项，三位教师获得青年科学家奖。

部分获奖项目介绍：

“感知空间-物理空间”一致性理论

多智能体“伴随导航”

自动化系刘云浩、软件学院杨铮等建立了“感知空间-物理空间”一致性理论，揭示感知空间和物理空间在可计算的赋范函数下的一致性机理，提出基于物联网的具身智能导航理论与方法体系。推动具身智能导航在应急安全、无人机巡检、即时配送、仓储物流等领域广泛应用。“基于物联网的具身智能导航理论与方法体系”成果获得2024年度中国电子学会自然科学一等奖。

无线通信多模态语义编码理论与方法

电子系陶晓明、秦志金、段一平在语义通信领域取得重要研究进展，创新提出了多模态语义表征与优化理论，设计了多模态语义-信道联合编码方法，构建了语义传输服务质量约束下的协同优化模型，为无线通信多模态语义编码基础理论与方法作出原创性贡献。成果应用于智慧园区安全监控、自动驾驶等领域多模态数据的采集、传输与处理，有效提升了视觉、听觉、语言等多模态业务的服务质量，展现了良好的应用前景。“无线通信多模态语义编码理论与方法”成果获得2024年度中国电子学会自然科学一等奖。

高效稳健的视觉信息分析与识别理论方法

自动化系周杰团队针对复杂视觉场景中数据表征难、计算代价大、性能泛化弱等难题，构建了视觉内容关系提取、分析和建模新框架，形成了高效稳健的视觉信息分析与识别理论方法体系，成果在公共安全、消费电子等领域进行了大规模应用，“高效稳健的视觉信息分析与识别理论方法”成果获得2024年度中国电子学会自然科学一等奖。

跨域多模态人物动态特征建模关键技术及应用

自动化系陶建华团队针对人物动态特征建模中跨域碎片化、心理状态易受干扰、行为意图难判定等技术难题，突破跨域实体高效关联、鲁棒心理状态识别和高性能行为意图识别等关键技术，研制了基于人物动态特征模型的行为分析系统，在保障公共安全和提升社会治安效率方面发挥重要价值。“跨域多模态人物动态特征建模关键技术及应用”成果获得2024年度中国电子学会技术发明一等奖。

高效协作的互联网动态行为安全可信关键技术与应用

计算机系徐恪团队聚焦互联网跨域可信访问难题，以高效协作为牵引，建立了面向安全可信互联网的协作学习平台，突破了数据平面高效智能推理、隐蔽恶意流量高效识别、应用风险精准防御等关键技术，研制了国内首台原生支持数据平面智能的可编程交换设备，实现了新一代智能风控系统，为航天、金融、政务等关键领域提供安全技术支撑，显著提升了互联网应对未知动态威胁的能力。“高效协作的互联网动态行为安全可信关键技术与应用”成果获得2024年度中国电子学会科技进步一等奖。

高效自适应视觉深度学习关键技术研究与应用

软件学院丁贵广团队提出了非对称深度学习模型设计方法，设计了极简通用的卷积基础模型RepVGG，发明了跨场景自适应深度学习模型训练技术，研制了跨平台自适应模型压缩与部署平台，解决了国产AI芯片在多场景应用条件下的快速训练和部署难题，在公共安全、互联网、AI芯片、工业制造等领域广泛应用，经济社会效益显著。“高效自适应视觉深度学习关键技术研究与应用”成果获得2024年度中国电子学会科技进步一等奖。

获奖教师介绍：

田禾

田禾，清华大学集成电路学院集成纳电子所副所长、长聘副教授。国际先进材料协会会士、IEEE北京纳米技术分会主席、IEEE高级会员、电子学会高级会员。主要围绕基于二维材料的新型微纳电子器件开展研究，致力于面向后摩尔时代的新型器件制备与集成技术开发。

任炬

任炬，清华大学计算机系媒体所所长、长聘副教授。长期从事物联网与边缘智能计算领域研究。主持承担国家重点研发课题、国家自然科学基金重点项目等国家级项目十余项。

杨昉

杨昉，清华大学电子系长聘副教授。面向未来无线通信面临的超大带宽和复杂干扰等难题，研究基于压缩感知的无线信号处理理论框架。针对可见光通信与组网问题，研究可见光通信与电力线通信构建融合的网络架构，解决了异构网络深度融合、通信信号优化处理、照明通信功能协同等关键技术问题。

中国电子学会科学技术奖是经国家科学技术奖励工作办公室批准设立的奖项，旨在奖励在电子信息领域科学研究、技术开发与创新、科技成果推广应用和实现产业化方面作出突出贡献的个人和集体，调动广大科技工作者的积极性和创造性，促进我国电子信息科学技术和产业发展。中国电子学会科学技术奖共设立5个奖种，其中成果奖3项，分别为自然科学奖、技术发明奖、科技进步奖；人物奖2项，分别为创新成就奖、青年科学家奖。

供稿：科研院

编辑：李华山

审核：郭玲